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核心要点
谷歌本周宣布 ，其一项全新压缩算法研究可将运行大语言模型所需的内存容量降低六倍 。
受投资者担忧未来存储芯片需求可能减少影响，SK 海力士 、三星 、美光股价纷纷下跌。
但分析师表示 ，此次股价下跌大概率是获利回吐 ，谷歌的研究或将催生更先进的 AI，最终反而需要更多存储芯片 。
2026 年 2 月 3 日周二 ，美国加利福尼亚州山景城谷歌总部外的标识 。字母表公司（Alphabet）定于 2 月 4 日发布财报。
谷歌最新公布的一项号称能提升 AI 模型运行效率的研究 ，正在对存储芯片类股票形成压力，投资者担忧该技术突破会导致芯片需求增速放缓 。
周四 ，全球两大存储芯片厂商 —— 韩国的 SK 海力士与三星电子股价分别下跌 6% 和近 5%；日本闪存公司铠侠（Kioxia）股价下跌近 6% 。在此之前 ，美国的闪迪（Sandisk）和美光科技已于周三收跌，两家公司周四美股盘前交易中股价继续走低。
字母表旗下谷歌于周二发布了名为TurboQuant的全新压缩技术 ，谷歌称该技术可将运行大语言模型所需的内存占用降低六倍 。该技术主要用于缩减键值缓存（key value cache） ，这部分缓存用于存储 AI 模型过往的计算结果，避免模型重复运算 。
此项技术旨在提升 AI 模型运行效率，这也是全球顶尖 AI 实验室的核心研发目标之一。
投资者担忧 ，这会导致 AI 存储芯片需求下滑 ，而存储芯片正是谷歌、OpenAI 、Anthropic 等公司训练超大规模大语言模型的核心硬件 。
Cloudflare 首席执行官马修?普林斯将这项研究称为 “谷歌版的深度求索（DeepSeek）”，暗指中国 AI 公司深度求索去年在模型效率上的突破曾引发科技股大幅抛售 。
他周三在 X 平台发文称：“AI 推理在速度 、内存占用、功耗以及多租户利用率等方面 ，仍有极大的优化空间。 ”
但半导体分析机构 SemiAnalysis 的存储行业分析师雷?王表示 ，谷歌的这项研究未必会导致芯片需求减少。他指出，键值缓存是 “提升模型与硬件性能需要攻克的关键瓶颈 ” 。
王认为 ，随着模型性能不断优化 ，存储芯片的使用量 “很难不出现增长” 。
他对 CNBC 表示：“当你解决了一个瓶颈，AI 硬件的性能就会更强 ，未来训练的模型也会更强大。而模型越强大 ，就需要更优质的硬件来支撑 。”
存储芯片股此前暴涨行情
尽管周四股价集体下挫，但多重利好因素仍在长期支撑存储芯片市场 。需求大幅增长叠加供应短缺 ，已将存储芯片价格推至历史高位 ，也为三星 、SK 海力士 、美光带来了丰厚利润。
过去一年，三星股价涨幅接近200%，美光与 SK 海力士股价涨幅更是超过300% 。
分析师表示 ，本周存储芯片股的波动主要由获利回吐驱动 。
英国投资公司 Quilter Cheviot 科技研究主管本?巴林杰对 CNBC 称：“存储芯片股此前涨幅巨大 ，且该行业周期性极强，投资者本就在寻找获利了结的理由。 ”
“谷歌 TurboQuant 技术进一步加剧了股价压力 ，但这只是技术迭代 ，并非颠覆性革命，不会改变行业长期需求格局 。在市场本就倾向于降低风险的背景下 ，即便只是一项渐进式技术突破 ，也会被当作减仓的信号 。 ”
